VSFS:B_PrSt Pravděpodobnost a statistika - Informace o předmětu

B_PrSt Pravděpodobnost a statistika

Rozsah

2/1/0. 12 hodin KS/semestr. 6 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

PaedDr. Renata Majovská, PhD. (cvičící)

Garance

PaedDr. Renata Majovská, PhD.
Katedra informatiky a matematiky (FES, KIM) – Katedry – Vysoká škola finanční a správní
Kontaktní osoba: Ivana Plačková

Rozvrh seminárních/paralelních skupin

B_PrSt/cAPH: každé liché úterý 15:45–16:29 E225, každé liché úterý 16:30–17:15 E225, kromě Út 8. 10. ; a Út 15. 10. 15:45–17:15 E306, R. Majovská
B_PrSt/cFPH: každé liché úterý 17:30–18:14 E303PC, každé liché úterý 18:15–19:00 E303PC, kromě Út 8. 10. ; a Út 15. 10. 17:30–19:00 E306, R. Majovská
B_PrSt/pAFPH: St 10:30–11:14 E004, St 11:15–12:00 E004, R. Majovská
B_PrSt/vAPH: So 5. 10. 14:00–15:30 E303PC, 15:45–17:15 E303PC, So 16. 11. 9:45–11:15 E303PC, 11:30–13:00 E303PC, So 14. 12. 9:45–11:15 E303PC, 11:30–13:00 E303PC, R. Majovská

Předpoklady

Tento předmět nemá žádné předpoklady.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Po absolvování předmětu budou studenti schopni používat základní pojmy popisné statistiky. Porozumí problémům statistických šetření a budou schopni zpracovávat data. Budou rozlišovat mezi prostým a intervalovým rozdělením četností, určovat počet intervalů (včetně grafického znázornění četností). Studenti se naučí vypočítat parametry polohy, variability, šikmost a křivost rozdělení četností. Naučí se určovat korelaci a lineární regresi.
Budou schopni používat základní pojmy teorie pravděpodobnosti, vypočítat empirickou a teoretickou pravděpodobnost, vytvářet stromové diagramy, Vennovy diagramy, používat vlastnosti pravděpodobnostních čísel, zákon velkých čísel. V oblasti náhodných proměnných budou studenti znát některá diskrétní a spojitá rozdělení.

Výstupy z učení

Po absolvování kurzu bude student schopen:
- zpracovávat a analyzovat kvantitativní a kvalitativní data,
- najít charakteristiky polohy a variability, korelační koeficient
- vypočítat pravděpodobnosti.

Osnova

• 1. Definice statistiky, historie statistiky, klasifikace dat, sběr dat a návrh statistické analýzy
• 2. Popisná statistika: Zpracování dat slovní proměnné
• 3. Zpracování dat numerické proměnné (malý datový soubor), charakteristiky polohy, variability
• 4. Další charakteristiky, šikmost, špičatost, kvantily, krabicový graf
• 5. Rozdělení četností, intervaly
• 6. Charakteristiky polohy a variability číselné proměnné (velký soubor dat)
• 7. Šikmost a špičatost souboru dat (velký soubor dat), Empirické pravidlo a testování normality, Chebyshevova věta
• 8. Lineární korelace, lineární regrese
• 9. Pravděpodobnost: Pravděpodobnost jevu, empirická, teoretická, subjektivní pravděpodobnost, vlastnosti čísel pravděpodobnosti, zákon velkých čísel
• 10. Podmíněná pravděpodobnost, Pravidla pravděpodobnosti, Nezávislé jevy
• 11. Náhodná veličina, pravděpodobnostní a distribuční funkce, charakteristiky náhodných veličin
• 12. Příklady diskrétních a spojitých rozdělení, centrální limitní věta

Literatura

povinná literatura
• BÍLKOVÁ, Diana, Petr BUDINSKÝ a Václav VOHÁNKA. Pravděpodobnost a statistika. 1. vydání. Plzeň: Vydavatelství a nakladatelství Aleš Čeněk, s.r.o, 2009, 658 s. ISBN 978-80-7380-224-0. info
• ŘEZANKOVÁ, Hana, Tomáš LÖSTER a Zdeněk ŠULC. Úvod do statistiky. Vydání 2. přepracované. Praha: Oeconomica, 2019. Vysokoškolská skripta. ISBN 978-80-245-2301-9.
• NEUBAUER, Jiří, Marek SEDLAČÍK a Oldřich KŘÍŽ. Základy statistiky: aplikace v technických a ekonomických oborech. 3., rozšířené vydání. Praha: Grada Publishing, 2021. ISBN 978-80-271-3421-2.

doporučená literatura
• SVOBODA, Milan, Mikuláš GANGUR a Kateřina MIČUDOVÁ. Statistické zpracování dat. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2019. ISBN 978-80-261-0883-2.
• KOŠŤÁKOVÁ, Tereza. O složitém jednoduše, aneb, Nebojte se statistiky, nekouše. Ilustroval Tomáš ZIMA. Praha: Český statistický úřad, 2019. ISBN 978-80-250-2908-4.
• ARLTOVÁ, Markéta, Diana BÍLKOVÁ a ET AL. Sbírka příkladů ze statistiky. Statistika A. Praha: Oeconomica, 2000, 272 s. ISBN 80-7079-727-4. info

Výukové metody

Přednášky a cvičení v prezenční formě, soustředění v kombinované formě; minimální povinná účast na cvičeních v prezenční formě studia je 75 %, na soustředěních v kombinované formě studia 50 %. K řešení úloh je používán MS Excel.
Studenti s ISP mají stejné povinnosti. Povinná docházka není vyžadována.

Metody hodnocení

Předmět je zakončen zápočtem a zkouškou.
Zápočet:
- 1 písemný test, je nutné získat z testu alespoň 50 % bodů;
- 1 semestrální práce nebo plnění dílčích úkolů, které zadává učitel ve cvičení,
Zkouška:
- 1 písemný test, z testu je nutné získat alespoň 60 % bodů;
- ústní zkouška: student odpoví 2 teoretické otázky;

Informace učitele

Předpokladem zvládnutí obsahu tohoto předmětu jsou matematické znalosti v rozsahu vysokoškolské matematiky.

Další komentáře

Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.

• Statistika zápisu (nejnovější)
  
• Permalink: https://is.vsfs.cz/predmet/vsfs/zima2024/B_PrSt